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如何使用Python实现实时监控远程主机数据?

1程序说明文档1.1服务端本程序为一个基于TCP协议的服务端程序,可以接收客户端发送的指令并执行相应的操作,最终将操作结果返回给客户端。程序运行在localhost(即本机)的8888端口。主要功能及指令:•获取CPU使用率:指令“cpu”•获取内存使用率:指令“memory”•获取网络带宽信息:指令“network”•获取当前登录用户:指令“user”•获取系统负载情况:指令“loadavg”•获取当前时间:指令“time”•获取进程

本文目录

    1 程序说明文档

    1.1 服务端

    本程序为一个基于TCP协议的服务端程序,可以接收客户端发送的指令并执行相应的操作,最终将操作结果返回给客户端。程序运行在localhost(即本机)的8888端口。

    主要功能及指令:

    • 获取CPU使用率:指令“cpu”

    • 获取内存使用率:指令“memory”

    • 获取网络带宽信息:指令“network”

    • 获取当前登录用户:指令“user”

    • 获取系统负载情况:指令“loadavg”

    • 获取当前时间:指令“time”

    • 获取进程列表:指令“process”

    • 获取系统信息:指令“system”

    • 获取网络连接列表:指令“connection”

    • 获取GPU使用情况:指令“gpu”

    • 获取磁盘使用情况:指令“disk”

    对于不同的指令,程序采用不同的库函数进行数据获取和处理,具体如下:

    • 对于指令“cpu”,使用psutil库获取CPU使用率。

    • 对于指令“memory”,使用psutil库获取内存使用率。

    • 对于指令“network”,使用speedtest-cli库获取网络带宽信息。

    • 对于指令“user”,使用psutil库获取当前登录用户。

    • 对于指令“loadavg”,使用os库获取系统负载情况。

    • 对于指令“time”,使用datetime库获取当前时间。

    • 对于指令“process”,使用psutil库获取进程列表。程序将进程按照内存使用量排序,只返回前10个进程。

    • 对于指令“system”,使用platform库获取系统信息。

    • 对于指令“connection”,使用psutil库获取网络连接列表。程序将连接按照进程ID排序,只返回前10个连接。

    • 对于指令“gpu”,使用nvidia-smi工具获取GPU使用情况。

    • 对于指令“disk”,使用psutil库获取磁盘使用情况。

    每个指令的处理结果均以字符串形式返回给客户端。在处理指令时,程序会判断接收到的数据是否为空。如果为空,则断开连接并关闭客户端套接字。程序中的handle_client函数是负责与单个客户端通信的线程函数,每个客户端连接都会启动一个线程。

    1.2 客户端

    该程序是一个简单的TCP客户端,可以连接到一个服务器并向其发送请求,然后等待服务器的响应。程序使用Python的socket模块来创建TCP套接字,并使用connect方法连接到一个服务器地址。程序通过循环不断地等待用户输入请求数据类型,然后将请求数据类型编码成UTF-8格式并使用sendall方法将其发送给服务器。接着程序等待服务器响应,并将响应数据解码成UTF-8格式并打印出来。最后,程序关闭客户端套接字。

    程序的主要流程如下:

    1. 导入socket模块。

    2. 创建一个TCP套接字对象。

    3. 连接到指定的服务器地址。

    4. 循环等待用户输入请求数据类型。

    5. 将请求数据类型编码成UTF-8格式并发送给服务器。

    6. 等待服务器响应并接收响应数据。

    7. 将响应数据解码成UTF-8格式并打印出来。

    8. 关闭客户端套接字。

    该程序可以用于与提供特定数据类型的服务器进行通信。用户可以输入不同的请求数据类型来获取不同类型的数据。服务器将根据请求类型返回相应的数据。程序的运行依赖于服务器的可用性和响应速度。如果服务器无法响应,程序将一直等待,直到服务器响应或者程序被中断。

    2 代码

    服务端

    import os
    import socket
    import subprocess
    import threading
    from datetime import datetime
    from sys import platform
    
    import psutil
    from speedtest import Speedtest
    
    # 创建TCP套接字
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    
    # 绑定IP和端口
    server_address = ('localhost', 8888)
    server_socket.bind(server_address)
    
    # 监听连接请求
    server_socket.listen(5)
    
    
    def handle_client(client_socket, client_address):
        while True:
            # 接收客户端发送的数据
            data = client_socket.recv(1024)
    
            # 如果接收到空数据,则断开连接
            if not data:
                client_socket.close()
                print(f"Connection with {client_address} closed")
                break
    
            # 处理接收到的数据
            request = data.decode('utf-8')
            if request == 'cpu':
                # 使用psutil库获取CPU使用率
                cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
                response_data = f'CPU使用率:{cpu_percent}%'.encode('utf-8')
            elif request == 'memory':
                # 使用psutil库获取内存使用率
                memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
                response_data = f'内存使用率:{memory_percent}%'.encode('utf-8')
            elif request == 'network':
                # 使用speedtest-cli库获取网络带宽信息
                st = Speedtest()
                download_speed = st.download()
                upload_speed = st.upload()
                response_data = f'下载速度:{download_speed / 1000000}Mbps,上传速度:{upload_speed / 1000000}Mbps'.encode('utf-8')
            elif request == 'user':
                # 使用psutil库获取当前登录用户
                username = psutil.users()[0].name
                response_data = f'当前登录用户:{username}'.encode('utf-8')
            elif request == 'loadavg':
                # 使用os库获取系统负载情况
                load_avg = os.getloadavg()
                response_data = f'系统负载情况:{load_avg}'.encode('utf-8')
            elif request == 'time':
                # 使用datetime库获取当前时间
                current_time = datetime.datetime.now()
                response_data = f'当前时间:{current_time}'.encode('utf-8')
            elif request == 'process':
                # 使用psutil库获取进程列表
                process_list = []
                for process in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'memory_info']):
                    try:
                        process_list.append((process.info['pid'], process.info['name'], process.info['memory_info'].rss))
                    except (psutil.AccessDenied, psutil.NoSuchProcess):
                        pass
                process_list.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
                response_data = ''
                for i, (pid, name, memory) in enumerate(process_list[:10]):
                    response_data += f'{i + 1}. 进程名称:{name},进程ID:{pid},占用内存:{memory / 1024 / 1024:.2f}MB\n'
                response_data = response_data.encode('utf-8')
            elif request == 'system':
                # 使用platform库获取系统信息
                system_info = f'操作系统:{platform.system()} {platform.release()}\n处理器:{platform.processor()}\nPython版本:{platform.python_version()}'
                response_data = system_info.encode('utf-8')
            elif request == 'connection':
                # 使用psutil库获取网络连接列表
                conn_list = []
                for conn in psutil.net_connections():
                    if conn.status == psutil.CONN_ESTABLISHED:
                        conn_list.append((conn.laddr.ip, conn.laddr.port, conn.raddr.ip, conn.raddr.port, conn.pid))
                conn_list.sort(key=lambda x: x[4])
                response_data = ''
                for i, (laddr_ip, laddr_port, raddr_ip, raddr_port, pid) in enumerate(conn_list[:10]):
                    response_data += f'{i + 1}. 本地地址:{laddr_ip}:{laddr_port},远程地址:{raddr_ip}:{raddr_port},进程ID:{pid}\n'
                response_data = response_data.encode('utf-8')
            elif request == 'disk':
                # 使用psutil库获取磁盘使用情况
                disk_usage = psutil.disk_usage('/')
                disk_info = f'磁盘总容量:{disk_usage.total / 1024 / 1024 / 1024:.2f}GB,已用容量:{disk_usage.used / 1024 / 1024 / 1024:.2f}GB,可用容量:{disk_usage.free / 1024 / 1024 / 1024:.2f}GB'
                response_data = disk_info.encode('utf-8')
            elif request == 'load':
                # 使用psutil库获取系统负载
                load_avg = psutil.getloadavg()
                load_info = f'1分钟内平均负载:{load_avg[0]:.2f},5分钟内平均负载:{load_avg[1]:.2f},15分钟内平均负载:{load_avg[2]:.2f}'
                response_data = load_info.encode('utf-8')
            elif request == 'thread':
                # 使用psutil库获取进程线程数
                thread_info = f'当前进程线程数:{psutil.Process().num_threads()}'
                response_data = thread_info.encode('utf-8')
            else:
                response_data = b'Invalid request'
    
            # 发送响应数据
            client_socket.sendall(response_data)
    
    
    # 接收多个客户端连接
    while True:
        client_socket, client_address = server_socket.accept()
        print(f"New connection from {client_address}")
        # 创建新线程处理客户端连接
        client_thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(client_socket, client_address))
        client_thread.start()

    客户端

    import socket
    
    # 创建TCP套接字
    client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    
    # 连接服务器
    server_address = ('localhost', 8888)
    client_socket.connect(server_address)
    
    while True:
        # 发送请求数据给服务器
        request = input("请输入要请求的数据类型(cpu/memory/network/user/loadavg/time/process/system/connection/disk/load/thread):")
        client_socket.sendall(request.encode('utf-8'))
    
        # 接收服务器响应数据
        response_data = client_socket.recv(1024)
    
        # 处理接收到的数据
        response = response_data.decode('utf-8')
        print(response)
    
    # 关闭客户端套接字
    client_socket.close()
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